孤立森林算法matlab代码

[营养美食海报]

标题：营养美食，健康成长！

内容：

1. 图片区域：

- 蔬菜、水果、牛奶、面包等营养食品的图片。

2. 文字区域：

- 营养美食，让身体更强壮！
- 多吃蔬菜和水果，让你更聪明！
- 牛奶和面包，让你更有力气！
- 健康饮食，让我们每天都充满活力！

3. 底部区域：

- 儿童游乐园的名称和地址；
- 营养美食推荐：沙拉、水果拼盘、牛奶酸奶等。

设计风格：

- 色彩明亮，画面简洁，符合儿童审美；
- 图片和文字同时出现，方便观众理解；
- 底部加入推荐食品，让人们更容易购买和选择。

相关问题

孤立森林matlab代码

孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树结构的异常检测算法，具有高效、可扩展、易于实现等优点。以下是MATLAB实现孤立森林的代码示例：

function [scores, threshold] = isolationForest(X, nTrees, sampleSize)

[nSamples, nFeatures] = size(X);

if nargin < 3
    sampleSize = min(256, nSamples);
end

if nargin < 2
    nTrees = 100;
end

trees = cell(nTrees, 1);

for i = 1:nTrees
    trees{i} = buildTree(X, sampleSize);
end

pathLengths = zeros(nSamples, nTrees);

for i = 1:nTrees
    pathLengths(:, i) = treePathLengths(X, trees{i});
end

scores = 2.^(-mean(pathLengths, 2) / mean(pathLengths(:)));
threshold = quantile(scores, 0.99);

end

function tree = buildTree(X, sampleSize)

[nSamples, nFeatures] = size(X);

if nSamples <= sampleSize
    tree = struct('left', [], 'right', [], 'splitFeature', [], 'splitValue', [], 'size', nSamples);
    return;
end

i1 = randi(nSamples);
i2 = randi(nSamples);
while i2 == i1
    i2 = randi(nSamples);
end

splitFeature = randi(nFeatures);
splitValue = rand * (X(i1, splitFeature) - X(i2, splitFeature)) + min(X(i1, splitFeature), X(i2, splitFeature));

leftSamples = X(:, splitFeature) < splitValue;
leftSize = sum(leftSamples);
rightSize = nSamples - leftSize;

if leftSize == 0 || rightSize == 0
    tree = struct('left', [], 'right', [], 'splitFeature', [], 'splitValue', [], 'size', nSamples);
    return;
end

tree = struct('left', buildTree(X(leftSamples, :), sampleSize), ...
              'right', buildTree(X(~leftSamples, :), sampleSize), ...
              'splitFeature', splitFeature, 'splitValue', splitValue, 'size', nSamples);

end

function pathLengths = treePathLengths(X, tree)

nSamples = size(X, 1);
pathLengths = zeros(nSamples, 1);

for i = 1:nSamples
    node = tree;
    pathLength = 0;
    while ~isempty(node.left) && ~isempty(node.right)
        if X(i, node.splitFeature) < node.splitValue
            node = node.left;
        else
            node = node.right;
        end
        pathLength = pathLength + 1;
    end
    pathLengths(i) = pathLength + log2(node.size);
end

end

使用示例：

X = randn(1000, 10);
scores = isolationForest(X);

其中，X为数据矩阵，nTrees为树的数量（默认为100），sampleSize为每个树的样本数（默认为256）。函数会返回每个样本的异常分数和阈值（默认为99%分位数）。

需要注意的是，该代码仅供参考，实际使用中可能需要根据具体情况进行优化和修改。

matlab孤立森林代码

孤立森林（Isolation Forest）是一种用于检测异常值的机器学习算法，它通过随机划分数据来建立一棵森林，然后利用这些随机划分的树来检测异常值。

在MATLAB中，可以使用集成学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）来实现孤立森林算法。首先，需要准备好需要检测异常值的数据集，然后使用fitensemble函数来创建一个包含孤立森林的集成模型。

例如，可以使用以下代码来实现孤立森林算法：

% 准备数据
data = randn(100, 2);
% 创建集成模型
ens = fitensemble(data, 'Anomaly', 100, 'Type', 'Anomaly');
% 检测异常值
scores = predict(ens, data);

在这个例子中，首先准备了一个包含100个样本和2个特征的数据集。然后使用fitensemble函数创建了一个包含100棵树的孤立森林集成模型。最后使用predict函数来对数据集进行异常值检测，并得到每个样本的异常分数。

需要注意的是，孤立森林算法在处理大规模数据集时具有较高的效率，并且不需要太多的超参数调整。因此，可以在MATLAB中使用集成学习工具箱来快速实现并使用孤立森林算法进行异常值检测。